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データエコシステムとは

エコシステムとは、「生態系」という意味の英単語。ビジネス分野では、互いに独立した企業や事業、製品、サービスなどが相互に依存しあって一つのビジネス環境を構成する様子を生物の生態系になぞらえてこのように呼ぶことがある。

https://e-words.jp/w/%E3%82%A8%E3%82%B3%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0.html

データエコシステムとは、データを生成、管理、保存、 整理、分析、共有するサイクルのこと。
ハードウェアだけでなく、データを扱う人間もそこに含まれる。クラウド上のデータももちろん対象。

データ分析は結論から予測し、データドリブンな判断を行うためのデータを収集、変換、整理する行為を指す。

アナリストとサイエンティストの違い

データアナリストはデータソースから知見を得て課題を解決する。

データサイエンティストは未知の事柄をモデル化して理解する

優れた意思決定にデータをどう活用するか

内容領域専門家(subject matter experts)を分析に参加してもらう。データアナリストと内容領域専門家がタッグを組むことで、データに人間の直感が加わることになる。

データ分析の精度も上がり、現場の専門家もその知見を得ることができるという意味でWin-Winの関係になる。

データ分析において、直感はどう取り扱うか

直感は分析の精度を上げる要因になり得るが、分析を誤らせる可能性も多分に含んでいる。よって、データによる裏付けとちょっとした直感が組み合わさっているような状態が望ましい。

成功をしっかり定義する

この案件がどうなったら成功なのかという問いを常に行うこと。ぼんやりした成功の定義だと、ぼんやりした分析しかできない。

  • どんな結果が求められているのか
  • 誰に伝えるのか
  • 質問に答えられているか
  • 納期はいつか

惰性で進んでいるプロジェクトや、実験的な試みのままズルズルと進んでいるプロジェクトなどはこのあたりが曖昧になりやすい。

成功をあえて定義しないことで仕事の結果も曖昧にする防御行動も見られるので、このあたりの実践は難しい印象がある。

1週目のテストはクリア。テスト前に用語集を提供されるので、それを眺めていれば合格は固い。

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